Apr, 2022

COVMis-Stance 数据集：针对 COVID-19 误信息的 Twitter 立场检测

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TL;DR本文为了解 Twitter 用户对 COVID-19 错误信息的立场，构建了一个新的 2631 个推文注释数据集，使用 MNLI 数据集和已有的 RumourEval 和 COVIDLies 数据集进行微调，评估了模型性能。结果表明，将 MNLI 和 RumourEval 以及 COVIDLies 数据集组合进行序列微调效果最佳。
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发现论文，激发创造
  • COVID-19 推文中立场和前提识别的数据和模型：来自社交媒体健康挖掘 (SMM4H) 2022 共享任务的洞见

    通过收集推特上有关疫苗接种的数据，以不同的主题评估模型的性能，本研究旨在支持未来在健康领域的论证挖掘研究，采用各种策略来聚合带有主张的推文文本，包括从 SMM4H 2022 排名榜中的具有特征级（早期）融合和双视图架构的模型。

    Nov, 2023

  • CovidMis20: 使用深度学习模型在 Twitter 推文上检测 COVID-19 的误信息

    本研究介绍 CovidMis20 数据集，该数据集收集了从 2020 年 2 月到 7 月期间 1,375,592 条推文，用于利用基于深度学习的 Bi-LSTM 和集成 CNN + Bi-GRU 的方法进行假新闻检测，后者的测试精度优于前者。

    Sep, 2022

  • CML-COVID: 一个包含潜在主题、情感和位置信息的大规模 COVID-19 Twitter 数据集

    本研究使用数据分析和情感分析等方法，以 Twitter 为研究对象，收集了截至 2020 年 7 月 COVID-19 相关的 19298967 条推文，探讨了公众舆论和社交媒体传播的重要性。

    Jan, 2021

  • ArCOV19-Rumors: 用于虚假信息检测的阿拉伯语 COVID-19 Twitter 数据集

    本研究介绍了一个阿拉伯语 COVID-19 Twitter 数据集，用于支持虚假信息检测研究，其中包含 138 个已验证的断言和 9.4K 个相关推文。该数据集支持在 Twitter 上进行两个水平的虚假信息检测，并介绍了 Tweet 级验证的基准结果。

    Oct, 2020

  • 回复和引用中的立场（SRQ）：用于学习 Twitter 会话中立场的新数据集

    通过对推特上有争议话题的帖子进行回复和引用回复的态度标注，创建了包含超过 5200 个态度标注的推特态度数据集，以提高谣言识别和用户间敌对关系判定的效果。同时，为了提高识别准确率，研究者还设计了引导标注数据选取的方法。研究表明，与单一信息源不同，收集回复和引述信息可以提高学习文本态度的准确性。

    Jun, 2020

  • 多模态立场检测：新数据集和模型

    通过整合文本和图像的多模态信息，文章提出了一种简单而有效的 TMPT 框架，利用目标信息从文本和视觉模态学习多模态姿态特征，并在三个基准数据集上取得了最先进的多模态姿态检测性能。

    Feb, 2024

  • 当代议题倾向性预测：数据与实验

    研究使用预训练的双向变压器和情感信息，以改进对当代问题长时间讨论的立场检测，并创建一个新的含有情感信息的数据集，该数据集可用于浅层递归神经网络在低参数下达到了与经过微调的 BERT 相同的结果，同时使用简单的方法解释了哪些输入短语对于立场检测产生影响。

    May, 2020

  • 深入对话线程，改进社交媒体平台上的目标特定立场检测

    本文提出一种新的目标特定立场检测任务 —— 会话立场检测，旨在推断给定数据实例及其相应的会话主题的立场。为此，通过六个主要的香港社交媒体平台，使用注释技术构建基准会话立场检测（CSD）数据集，提出一种模型 Branch-BERT，将上下文信息融入到会话线程中以预测要检测的立场，实验证明该模型相较于其他基线模型能够取得更好的结果表现。

    Nov, 2022

  • 在 Twitter 的对话中识别针对 COVID-19 疫苗的虚假信息的接受或拒绝

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  • 俄语立场预测：数据与分析

    本研究调查了针对俄罗斯语言的立场分类。同时，引入了一个新的 RuStance 数据集，以及用于该语言的文本分类方法进行基准测试，此外，该论文还为该语言中的立场预测提供了一个基线。

    Sep, 2018